ImageFeatureDescriptor Classe

Référence

Définition

Espace de noms:: Windows.AI.MachineLearning

Important

Certaines informations portent sur la préversion du produit qui est susceptible d’être en grande partie modifiée avant sa publication. Microsoft exclut toute garantie, expresse ou implicite, concernant les informations fournies ici.

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Décrit les propriétés de l’image attendue par le modèle.

public ref class ImageFeatureDescriptor sealed : ILearningModelFeatureDescriptor

/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
class ImageFeatureDescriptor final : ILearningModelFeatureDescriptor

[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
[Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
public sealed class ImageFeatureDescriptor : ILearningModelFeatureDescriptor

Public NotInheritable Class ImageFeatureDescriptor
Implements ILearningModelFeatureDescriptor

Héritage: Object Platform::Object IInspectable ImageFeatureDescriptor

Attributs: ContractVersionAttribute MarshalingBehaviorAttribute

Implémente: ILearningModelFeatureDescriptor

Configuration requise pour Windows

Famille d’appareils	Windows 10, version 1809 (introduit dans 10.0.17763.0)
API contract	Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (introduit dans v1.0)

Exemples

L’exemple suivant charge un modèle à partir d’un fichier local, crée une session à partir de celui-ci et obtient les fonctionnalités d’entrée et de sortie.

private async Task LoadModelAsync(string _modelFileName)
{
    LearningModel _model;
    LearningModelSession _session;
    ImageFeatureDescriptor _inputImageDescription;
    TensorFeatureDescriptor _outputImageDescription;

    try
    {
        // Load and create the model
        var modelFile = 
            await StorageFile.GetFileFromApplicationUriAsync(new Uri($"ms-appx:///Assets/{_modelFileName}"));
        _model = await LearningModel.LoadFromStorageFileAsync(modelFile);

        // Create the evaluation session with the model
        _session = new LearningModelSession(_model);

        //Get input and output features of the model
        List<ILearningModelFeatureDescriptor> inputFeatures = _model.InputFeatures.ToList();
        List<ILearningModelFeatureDescriptor> outputFeatures = _model.OutputFeatures.ToList();

        // Retrieve the first input feature which is an image
        _inputImageDescription = inputFeatures.FirstOrDefault(
            feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Image) as ImageFeatureDescriptor;

        // Retrieve the first output feature which is a tensor
        _outputImageDescription = outputFeatures.FirstOrDefault(
            feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Tensor) as TensorFeatureDescriptor;
    }
    catch (Exception ex)
    {
        StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
        _model = null;
    }
}

Remarques

Windows Server

Pour utiliser cette API sur Windows Server, vous devez utiliser Windows Server 2019 avec Expérience de bureau.

Sécurité des threads

Cette API est thread-safe.

Propriétés

BitmapAlphaMode	Spécifie le mode alpha attendu de l’image.
BitmapPixelFormat	Spécifie le format de pixel attendu (ordre des canaux, profondeur des bits et type de données).
Description	Description de l’utilisation de cette fonctionnalité dans le modèle.
Height	Hauteur d’image attendue.
IsRequired	Si la valeur est true, vous devez lier une valeur à cette fonctionnalité avant d’appeler LearningModelSession.Evaluate.
Kind	Type de fonctionnalité : utilisez-la pour savoir quelle classe dérivée utiliser.
Name	Nom que vous utilisez pour lier des valeurs à cette fonctionnalité.
PixelRange	Fournit les informations LearningModelPixelRange attendues pour une utilisation avec le modèle.
Width	Largeur d’image attendue.

S’applique à

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